arXiv论文提出基于深度学习杂波抑制的多基地ISAC框架
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arXiv论文提出基于深度学习杂波抑制的多基地ISAC框架
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AI 综述
Yalin E. Sagduyu 在 arXiv 提交论文，提出面向 5G 及未来网络的多基地 ISAC（通信感知一体化）框架，用于高保真估计目标位置与速度。 该方法采用残差结构和注意力增强的深度神经网络，直接从杂波污染的观测中增强目标响应。论文称在密集动态杂波条件下，该方法显著优于传统信号处理基线方法。
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最新进展10月30日 01:47
基于 Deep Learning 杂波抑制的多基地 ISAC 框架面向 5G 及未来网络报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- arXiv · cs.AI基于 Deep Learning 杂波抑制的多基地 ISAC 框架面向 5G 及未来网络
一篇 arXiv 论文提出面向 5G 及未来网络的多基地 ISAC（通信感知一体化）框架，用于高保真估计目标位置与速度。该方法用残差结构和注意力增强的深度神经网络直接从杂波污染观测中增强目标响应，在密集动态杂波条件下显著优于传统信号处理基线方法。
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